oracle3

用 Wang Transform 定价，自动在多个预测市场套利交易。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 66 🐛 待处理 15 👀 关注 21
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 567
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

oracle3 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队YichengYang-Ethan
官网地址https://yichengyang-ethan.github.io/oracle3-prediction-market-agent
GitHubhttps://github.com/YichengYang-Ethan/oracle3-prediction-market-agent
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,ai-agents,algorithmic-trading,arbitrage,backtesting,event-contracts,kalshi,kelly-criterion,llm-agents,market-microstructure,mcp,mcp-server,paper-trading,polymarket,prediction-markets,python,quantitative-finance,risk-management,statistical-arbitrage,trading-bot
GitHub 星标★ 567
上线时间2026-02-28 00:00:00
代码更新2026-10-12
仓库体积3.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

oracle3 是一个基于预测市场的开源交易引擎，核心创新在于采用 Wang Transform 定价方法，覆盖超过 29.1 万个合约。项目目前处于纸面交易阶段，支持 Kalshi、Polymarket 和 Solana 上的 DFlow（通过 Jito bundles 实现）等多个平台，并配备 633 个测试用例以确保可靠性。它解决了预测市场中传统定价模型失效的问题，通过分层最大似然估计（Hierarchical MLE）和 Kelly 准则进行仓位管理，实现自动化套利和算法交易。该引擎面向自主智能体设计，能够独立执行交易策略，适合高频、多市场的复杂交易场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 567

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 45 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • 市场平台账号
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    把智能体接到预测市场做研究与执行。

    git clone https://github.com/YichengYang-Ethan/oracle3-prediction-market-agent.git

  2. 2建环境

    用虚拟环境隔离。

    python -m venv .venv

  3. 3装成本地包

    按可编辑模式装。

    .venv/bin/python -m pip install -e .

  4. 4接市场接口

    按文档配置密钥与权限。

  5. 5先跑沙盘

    不下真单，先看它的研究结论。

如何确认成功

在沙盘模式下能对给定市场产出带依据的判断，并列出它引用了哪些信息源

注意事项

  • 预测市场涉及真实资金，务必先跑沙盘。
  • 市场规则与合规要求因地区而异，自行确认。
  • 模型判断不等于预测能力，别当投资建议。
  • 接口密钥权限要给最小集。

核心亮点

  • 定价模型创新：采用 Wang Transform 替代传统模型，在 29.1 万+合约上验证，更贴合市场实际。
  • 多平台覆盖：原生支持 Kalshi、Polymarket 和 Solana DFlow，跨市场套利机会丰富。
  • 测试严谨：633 个测试用例保障核心逻辑稳定性，降低交易引擎出错风险。

不足之处

  • 尚处纸面交易阶段，未经过实盘资金验证，真实表现待观察。
  • 文档/社区待观察：项目早期，使用文档和社区支持可能不够完善。

适用场景

  • 跨预测市场套利：在 Kalshi、Polymarket 等平台间捕捉价格差异。
  • 自动化交易策略：为自主智能体提供定价和交易决策引擎。
  • 算法交易研究：用于研究 Wang Transform 在预测市场的应用效果。

替代项目

GnosisAI、Augur、Polymarket Trader

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